Geri Dön

Yapay zekâ pazarlama teknolojisi destekli satın alma tavsiyelerinin tüketici karmaşası üzerine etkisi

The effect of artificial intelligence-driven marketing technology-based purchase recommendations on consumer confusion

  1. Tez No: 1013493
  2. Yazar: HASAN ÖZCAN DENİZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. KAZIM KILINÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Batman Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Yapay zekâ tabanlı tavsiye sistemleri, dijitalleşen tüketici davranışları karşısında giderek daha etkili bir pazarlama aracı hâline gelmiştir. Çevrim içi ortamlarda karar verme sürecini hızlandıran bu sistemler, kullanıcıların ürün seçimlerini doğrudan şekillendirme potansiyeline sahiptir. Özellikle tüketici kararlarını kişiselleştirilmiş öneriler aracılığıyla yönlendirebilme kapasitesi, bu sistemleri geleneksel pazarlama yaklaşımlarının ötesine taşımaktadır. Bununla birlikte, artan ürün çeşitliliği, bilgi yoğunluğu ve alternatiflerin fazlalığı, tüketicilerin karar verme süreçlerinde karmaşıklık yaşamasına neden olabilmektedir. Bu durum literatürde“tüketici karmaşası”kavramı ile ifade edilmekte olup, yapay zekâ destekli öneri sistemlerinin bu yapı üzerindeki etkileri giderek daha fazla önem kazanmaktadır. Bu çalışmanın amacı, yapay zekâ tabanlı satın alma tavsiyelerinin tüketici karmaşası üzerindeki etkisini incelemektir. Araştırma kapsamında tüketici karmaşası; aşırı bilgi karmaşası, belirsizlik karmaşası ve benzerlik karmaşası olmak üzere üç boyut altında ele alınmıştır. Belirlenen amaç doğrultusunda hazırlanan anket formu, e-ticaret ortamlarında yapay zekâ tabanlı öneri sistemlerinden yararlanan 18 yaş ve üzeri katılımcılara uygulanmıştır. Zaman ve maliyet kısıtları nedeniyle örneklem seçiminde olasılığa dayalı olmayan örnekleme yöntemlerinden kolayda örnekleme yöntemi tercih edilmiştir. Araştırmada elde edilen verilerin analizinde tanımlayıcı istatistikler ve güvenilirlik analizleri için SPSS paket programından; doğrulayıcı faktör analizi ve yapısal modelleme için ise SmartPLS 4 programından yararlanılmıştır. Yapılan analizler sonucunda, yapay zekâ tabanlı satın alma tavsiyelerinin tüketici karmaşası üzerinde anlamlı ve pozitif yönlü etkilerinin bulunduğu belirlenmiş ve araştırma hipotezi desteklenmiştir. Bulgular, özellikle aşırı bilgi karmaşası ve benzerlik karmaşasının daha belirgin düzeyde ortaya çıktığını göstermektedir. Sonuç olarak, yapay zekâ tabanlı öneri sistemlerinin tüketicilere karar verme sürecinde kolaylık sağladığı; ancak aynı zamanda bilişsel yükü artırarak karmaşıklığa da yol açabildiği tespit edilmiştir. Bu doğrultuda, öneri sistemlerinin kullanıcı odaklı, sade ve filtrelenmiş içerikler sunacak şekilde geliştirilmesinin önem taşıdığı değerlendirilmektedir.

Özet (Çeviri)

Artificial intelligence-based recommendation systems have become an increasingly effective marketing tool in the context of digitalizing consumer behavior. These systems, which accelerate the decision-making process in online environments, have the potential to directly shape users' product choices. In particular, their ability to guide consumer decisions through personalized recommendations moves these systems beyond traditional marketing approaches. However, the increasing product variety, information overload, and abundance of alternatives may also lead to complexity in consumers' decision-making processes. This situation is defined in the literature as“consumer confusion,”and the effects of artificial intelligence-supported recommendation systems on this phenomenon have gained increasing importance. The aim of this study is to examine the impact of artificial intelligence-based purchase recommendations on consumer confusion. Within the scope of the research, consumer confusion is addressed under three dimensions: information overload confusion, ambiguity confusion, and similarity confusion. The survey prepared in line with the research objective is applied to participants aged 18 and above who benefit from artificial intelligence-based recommendation systems in e- commerce environments. Due to time and cost constraints, a convenience sampling method, which is a non-probability sampling technique, is preferred. In the analysis of the data obtained in the study, SPSS software is used for descriptive statistics and reliability analysis, while SmartPLS 4 is utilized for confirmatory factor analysis and structural equation modeling. The findings revealed that artificial intelligence-based purchase recommendations have a significant and positive effect on consumer confusion, and the research hypothesis is supported. The results indicate that information overload confusion and similarity confusion are more prominent dimensions. In conclusion, it has been determined that artificial intelligence-based recommendation systems facilitate consumers' decision-making processes; however, they may also increase cognitive load and lead to complexity. Therefore, it is suggested that recommendation systems should be designed in a more user-oriented, simplified, and filtered manner.

Benzer Tezler

  1. Buğdayda farklı melezleme teknikleri kullanarak tohum tutma oranının saptanılması

    Başlık çevirisi yok

    İSMAİL TÜZÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    ZiraatUludağ Üniversitesi

    Tarla Bitkileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİS RUHİ EKİNGEN

  2. Sivas yöresinde akraba evliliği yapan ve yapmayan çiftlerde dermatoglifik benzerlikler

    Similarities of dermataoglyphies among individval of married relatives and married couples not related to each other in Sivas region

    Y. SELMA SÜNGÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1984

    Tıbbi BiyolojiCumhuriyet Üniversitesi

    Tıbbi Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İLHAN SEZGİN

  3. Akaryakıtla çalışan endüstriyel tav fırınlarında yanma, sıcaklık ve basıncın optimum kontrolu

    Optimum control of combustion temperature and pressure in industrial tempering furnaces working with fuel-oil

    MEHMET EROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Makine MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YÜCEL ERCAN

  4. Manisa yöresinde domateste anlaşmalı tarım ve karşılaşılan sorunlar

    Başlık çevirisi yok

    OSMAN MURAT KOÇTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Gıda MühendisliğiEge Üniversitesi

    Tarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN TALİM

  5. Tabii ve yapay ahşabın optimizasyonu

    Başlık çevirisi yok

    OĞUZ AKSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    MimarlıkGazi Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. REŞAT ÖNGEN